Descripción: La iteración de política es un enfoque fundamental en el aprendizaje por refuerzo que se centra en la optimización de políticas a través de un proceso cíclico. Este algoritmo alterna entre dos etapas clave: la evaluación de política y la mejora de política. En la evaluación de política, se estima el valor de una política dada, lo que implica calcular la expectativa de las recompensas futuras que se pueden obtener siguiendo esa política. Esta etapa permite entender cuán efectiva es la política actual en términos de maximizar las recompensas. Por otro lado, la mejora de política utiliza la información obtenida en la evaluación para ajustar la política, buscando una versión que ofrezca un mayor valor esperado. Este ciclo se repite hasta que se alcanza una política óptima, es decir, una política que no puede ser mejorada sin cambiar las acciones que se toman. La iteración de política es especialmente relevante en entornos donde las decisiones deben tomarse secuencialmente y donde las consecuencias de las acciones pueden no ser inmediatas. Su capacidad para converger hacia soluciones óptimas la convierte en una herramienta poderosa en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, donde se busca maximizar el rendimiento en tareas complejas y dinámicas.
